AI 平臺/部署

2025年 4月 29日

選擇您的第一個本地人工智能項目

AI 正迅速超越集中式云和數據中心，成為可直接部署在專業工作站上的強大工具。借助先進的硬件和優化的軟件，您可以在桌面上或隨時隨地構建、
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2025年 4月 21日

使用 NVIDIA TensorRT 優化基于 Transformer 的擴散模型以生成視頻

先進的圖像擴散模型需要數十秒才能處理單張圖像。這使得視頻擴散更具挑戰性，需要大量計算資源和高昂成本。
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2025年 4月 17日

在 NVIDIA OptiX 中使用協作向量實現神經渲染

NVIDIA OptiX 9.0 的發布引入了一項名為 Cooperative Vectors 的新功能，
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2025年 4月 16日

使用 NVIDIA NIM 構建 AI 驅動的自動引用驗證工具

引文的準確性對于保持學術和 AI 生成內容的完整性至關重要。當引用不準確或錯誤時，它們可能會誤導讀者并散布虛假信息。
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2025年 4月 15日

NVIDIA Llama Nemotron 超開放模型實現突破性的推理準確性

AI 不再只是生成文本或圖像，而是要針對商業、金融、客戶和醫療健康服務中的現實應用進行深度推理、詳細解決問題并實現強大的適應性。
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2025年 4月 9日

借助 Rafay 為企業 AI 工作負載提供 NVIDIA 加速計算

生成式 AI 在全球的應用推動了全球對加速計算硬件的巨大需求。在企業中，這加快了加速私有云基礎設施的部署。在地區層面，
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2025年 4月 1日

NVIDIA 開源 Run:ai 調度程序以推動社區協作

今天，NVIDIA 宣布推出 KAI Scheduler 的開源版本，這是一種 Kubernetes-native GPU 調度解決方案，
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2025年 3月 31日

Volcano 調度程序中防止 GPU 碎片的實用技巧

在 NVIDIA，我們以精準和創新解決復雜的基礎設施挑戰為豪。當 Volcano 在其 NVIDIA DGX 云調配的 Kubernetes…
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2025年 3月 26日

使用 PyG 和圖形數據庫通過 GraphRAG 提高問答準確性

大語言模型（LLMs）在處理特定領域的問題時往往難以保證準確性，尤其是那些需要多跳推理或訪問專有數據的問題。
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2025年 3月 25日

借助 NVIDIA Mission Control 實現 AI 工廠自動化

DeepSeek-R1 等先進的 AI 模型證明，企業現在可以構建專用于自己的數據和專業知識的尖端 AI 模型。
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2025年 3月 20日

使用 NVIDIA Holoscan 3.0 中的動態流控制輕松構建邊緣 AI 應用

NVIDIA 在 GTC 2025 上宣布推出實時 AI 傳感器處理平臺 NVIDIA Holoscan 3.0 。
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2025年 3月 20日

NVIDIA 展示用于游戲 AI 推理和簡化實操機會的 GeForce NOW

NVIDIA 云游戲服務 GeForce NOW 為開發者和發行商提供新工具，讓更多游戲玩家暢玩他們的游戲，并提供只有通過云才能實現的新體驗。
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2025年 3月 19日

MONAI 集成先進的代理式架構，建立多模態醫療 AI 生態系統

醫療數據的數量和復雜性不斷增加，以及對早期疾病診斷和提高醫療效率的迫切需求，正在推動醫療 AI 取得前所未有的進步。
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2025年 3月 19日

AI 推理時代的 NVIDIA Blackwell Ultra

多年來，AI 的進步一直通過預訓練擴展遵循清晰的軌跡：更大的模型、更多的數據和更豐富的計算資源帶來了突破性的功能。在過去 5 年中，
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2025年 3月 19日

NVIDIA 虛擬 GPU 18.0 可在每個虛擬化平臺上實現適用于 AI 的 VDI

NVIDIA 虛擬 GPU (vGPU) 技術可在虛擬桌面基礎架構 (VDI) 中解鎖 AI 功能，使其比以往更加強大、用途更加廣泛。
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2025年 3月 18日

借助 NVIDIA DGX 云基準測試衡量和提高 AI 工作負載性能

隨著 AI 功能的進步，了解硬件和軟件基礎架構選擇對工作負載性能的影響對于技術驗證和業務規劃都至關重要。
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